基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法技术

本发明专利技术公开一种基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，包括：采集标准动作模板，对采集到的图像进行逐帧检测，形成二维图像平面上的人体关节点动作序列，保存为模板，并提取模板中的评价细则参数；待测目标在相同视角下进行动作测试，对图像中人体关节点动作序列进行关节点检测，形成动作序列；在动作序列中寻找步态关键帧，将动作序列进行步态分割，并提取周期数量内的步态序列；在等步态周期长度的步态序列和模板中对应的人体关节点动作序列内提取各部分关节点信息进行比对，得到待测的步态序列与模板中人体关节点动作序列的距离；根据所得距离评价各身体部分的分数，并通过细则参数比对，得出细则评价。

Computer vision-based evaluation method for model stage walking

The present invention discloses a computer vision-based evaluation method for model walking steps, which includes: collecting standard action templates, detecting the collected images frame by frame, forming a sequence of human joint points on two-dimensional image plane, storing them as templates, and extracting the evaluation parameters in the template; testing the target in the same perspective, and correlating the human body in the image. Node action sequence detects joint points and forms action sequence; searches for key frames of gait in action sequence, divides action sequence into gait segments and extracts gait sequence within the number of cycles; extracts information of joint points from corresponding human joint action sequence in equal gait period length gait sequence and template for comparison, and obtains gait sequence to be measured and gait sequence to be compared with human joint action sequence. The distance of the motion sequence of human joints in the template; the score of each body part is evaluated according to the distance obtained, and the detailed evaluation is obtained by comparing the detailed parameters.

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法。
技术介绍
随着人工智能时代的到来，基于视觉的动作捕捉技术在智能视频监控、人机交互以及虚拟现实等领域具有越来越广阔应用的前景和深远的研究意义。近年来人体动作识别问题得到了广泛的关注，研究者们提出了大量的研究方法并取得了丰硕的研究成果。利用基于视觉的方法对人体动作信息进行提取，并加之语义层面的分析，已经成为计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向。目前常见的人体动作识别方法主要有基于生物电学、生物力学、轮廓和图像等几种方法。前两者都是借助传感器获取人体运动时的各种数据来分析识别动作，但是采集数据都要佩戴各种传感器，极为不便且有些设备较为昂贵；如公开号CN107016342A的专利申请文献提供一种动作识别的方法及动作识别系统，具体为：启动惯性传感器采集运动关节处的运动参数：依据采集的运动参数解算姿态数据。后两者是现在常用的手段，通过图像处理来分析识别动作；如公开号CN106022236A的专利申请文件公开的一种基于人体轮廓的动作识别方法，包括以下步骤：利用数学形态学以及种子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过相机采集标准动作模板，对采集到的图像进行逐帧检测，形成二维图像平面上的人体关节点动作序列，保存为模板，并提取模板中的评价细则参数；2)待测目标在相同相机视角下进行动作测试，对图像中人体关节点动作序列进行关节点检测，形成动作序列；在动作序列中寻找步态关键帧，将动作序列进行步态分割，并提取周期数量内的步态序列；3)在等步态周期长度的步态序列和模板中对应的人体关节点动作序列内提取各部分关节点信息进行比对，得到待测的步态序列与模板中人体关节点动作序列的距离；4)根据所得距离评价各身体部分的分数，并待测的步态序列中的细则参数...

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过相机采集标准动作模板，对采集到的图像进行逐帧检测，形成二维图像平面上的人体关节点动作序列，保存为模板，并提取模板中的评价细则参数；2)待测目标在相同相机视角下进行动作测试，对图像中人体关节点动作序列进行关节点检测，形成动作序列；在动作序列中寻找步态关键帧，将动作序列进行步态分割，并提取周期数量内的步态序列；3)在等步态周期长度的步态序列和模板中对应的人体关节点动作序列内提取各部分关节点信息进行比对，得到待测的步态序列与模板中人体关节点动作序列的距离；4)根据所得距离评价各身体部分的分数，并待测的步态序列中的细则参数，与模板中的评价细则参数进行比对，得出细则评价。2.如权利要求1所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：在步骤1)和步骤2)中，利用基于局部亲和域的深度学习方法检测图像中的人体关节点。3.如权利要求2所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：所述的人体关节点包含14个关节点位。4.如权利要求1所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：定义步态关键帧为模特走台步过程中左脚脚尖落地瞬间或右脚脚尖落地瞬间，左脚和右脚都各跨一步为1个步态周期。5.如权利要求1所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：评价细则包含头肩平直、髋骨摆动幅度、双脚交叉3项；评价细则参数为动作序列中头肩形成的平均角度，两髋关节连线与垂直方向间夹角的方差，双腿交叉时的帧数在总动作序列中的占比。6.如权利要求5所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：所述的垂直方向为颈关节点和两髋关节中点的连线。7.如权利要求1所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：所述各身体部分分为整体、上肢和下肢。8.如权利要求1所述基于计算机视觉的模特走秀台步评价方法，其特征在于：所述的步骤2)中，步态分割的具体过程如下：(1)在获取到的人体运动帧信息Ft中，分别提取向量到向量向量到向量向量到向量向量到向量向量到向量向量到向量向量到向量的旋转角；对应的旋转角为α1，α2，α3，α4，α5，α6，α7，记特征向量θt＝(α1t,α2t,α3t,α4t,α5t,α6t,α7t)为t时刻下的旋转角向量；计算该时间段内随机变量的样本均值向量其中并构造均值为0的随机向量δt＝(...

【专利技术属性】
技术研发人员：童基均，赵英杰，常晓龙，熊信信，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33